OLTP和OLAP

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联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)

联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)1.概述当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

2.什么是联机事务处理(OLTP)联机事务处理系统(OLTP),也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答。

也称为实时系统(Real time System)。

衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)，即用户在终端上送入数据之后，到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。

OLTP数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。

OLTP数据库通常具有以下特征：1.支持大量并发用户定期添加和修改数据；2.反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录；3.包含大量数据，其中包括用于验证事务的大量数据；4.具有复杂的结构；5.可以进行优化以对事务活动做出响应；6.提供用于支持单位日常运营的技术基础结构；7.个别事务能够很快地完成，并且只需访问相对较少的数据。

OLTP 系统旨在处理同时输入的成百上千的事务。

OLTP系统中的数据主要被组织为支持如下事务：1.记录来自销售点终端或通过网站输入的订单；2.当库存量降到指定级别时，订购更多的货物；3.在制造厂中将零部件组装为成品时对零部件进行跟踪；4.记录雇员数据。

通常在数据库系统中，事务是工作的离散单位。

例如，一个数据库事务可以是修改一个用户的帐户平衡或库存项的写操作。

OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景

OLTP与OLAP数据库的区别与应用场景随着数据处理技术的不断发展，OLTP和OLAP数据库成为了目前应用广泛的两种不同类型的数据库系统，分别用于在线事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。

OLTP和OLAP数据库有着不同的基本架构和应用场景，本文将深入探讨这两种数据库之间的区别和适用场景。

一、OLTP数据库在线事务处理（OLTP）数据库是一种用于处理各种业务数据的数据处理系统。

它主要是用于记录以及管理组织内部的各种业务交易操作，例如订单、存货、工资、销售数据等。

OLTP数据库设计的目标是高吞吐量，将数据更快地存储到到底层的硬件设施中以确保客户端的操作可以获得尽可能快的反馈时间。

OLTP数据库常规采用高效的SQL数据库系统，运行各种在线交易，比如，ATM自动提款机上的每笔交易，银行转账，订单和在线预订系统等“短期”交易。

这些交易通常读和写少量数据，要求高性能、高并发，数据库设计考虑系统的吞吐量。

二、OLAP数据库联机分析处理（OLAP）数据库与OLTP数据库功能是相反的，它们用于长期存储大量历史数据，通常从OLTP数据库中收集而来，而且用于支持组织全局大范围的决策制定、数据报告和数据分析。

OLAP数据库采用远比SQL数据库更灵活的数据仓库技术来处理数据，在这里，多个维度的数据一般存储为单个维度中的多个数据块。

例如，物品，时间和位置可能都是维度。

OLAP数据库适用于统计分析、数据挖掘等需要分析历史数据的场景。

它们的主要目的是支持周报、月报和季度报告等“长期”视图。

OLAP数据库通常包含相对较少的数据，但需要经常查询。

三、OLTP和OLAP数据库的比较从上面的介绍，我们可以看出OLTP和OLAP数据库的设计和用途是不同的。

OLTP数据库是对于快速和频繁的在线事务处理而设计的，而OLAP数据库则主要用于数据分析和乘坐商业决策。

除了这些核心应用场景之外，OLTP和OLAP数据库还有以下不同之处:1.性能OLTP数据库需要快速地响应各种不同类型的事务处理请求。

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(一)

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异引言：随着信息化时代的到来，数据的管理与利用成为了企业发展的重要战略。

数据仓库设计与建模作为数据管理的重要一环，对企业的决策制定与业务分析起着至关重要的作用。

而在数据仓库设计与建模中，OLAP和OLTP系统是两个重要的概念。

本文将对OLAP和OLTP系统的差异进行细致的分析与探讨。

一、OLAP系统与OLTP系统的概念介绍OLAP系统（联机分析处理系统）是建立在数据仓库之上，用于支持复杂的多维数据查询和分析的一种数据库处理系统。

它主要提供了基于多维数据的高性能查询和分析，能够帮助决策者获取有效的决策信息。

OLTP系统（联机事务处理系统）是用于处理企业日常运营事务的一种数据库处理系统。

它主要用于支持企业日常的操作型数据，例如订单处理、客户管理等，保证事务的ACID特性。

二、数据库结构的差异OLAP系统和OLTP系统在数据库结构上有明显的差异。

在OLTP系统中，数据存储的结构一般采用关系型数据库，采用的是一张张表的结构。

而在OLAP系统中，数据模型则以多维数据模型为主，它的核心思想是将数据存储在多维数组中，通过维度和指标对数据进行描述。

三、数据处理方式的差异1. 数据写入方式不同：OLTP系统是面向事务的处理，它的主要任务是将事务安全地写入数据库。

因此，OLTP系统的数据写入方式注重数据的插入、更新和删除。

而OLAP系统的数据写入主要是以批量形式进行的，较少进行更新和删除操作。

2. 数据查询方式不同：OLTP系统主要面向的是操作型查询，该类型的查询以快速响应为目标，对数据量和查询复杂度要求较低。

而OLAP系统则主要面向决策性查询，以对大量数据进行复杂的、多维度的分析为目标，对查询性能有较高要求。

四、数据粒度的差异1. OLTP系统的数据粒度一般是较细粒度的，即每一条记录代表着一个具体的业务事件。

例如，在一个订单处理系统中，每一条订单记录表示一个具体的销售交易。

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(五)

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异在现代信息化的背景下，数据处理和数据存储成为了企业发展的重要环节。

为了满足不同层次的需求，数据仓库的设计与建模变得至关重要。

在这个过程中，OLAP（Online Analytical Processing）与OLTP（Online Transaction Processing）系统的差异起到了关键的作用。

本文将探讨数据仓库设计与建模中OLAP与OLTP系统之间的差异，并分析其对企业的影响。

一、OLAP与OLTP系统的定义和特点OLAP系统是面向分析和决策支持的系统，用于处理大量复杂的数据。

它通过多维数据分析和交互式查询等功能，帮助用户发现数据中隐藏的模式和趋势，从而进行有效的决策。

OLAP系统支持多维数据模型，以及灵活的查询和报表功能。

相比之下，OLTP系统主要用于处理企业日常的事务数据，如订单处理、库存管理等。

它注重事务的快速处理和数据的准确性，对数据库的读写负载要求较高。

二、系统架构的差异OLTP系统一般采用联机事务处理（OLTP）架构，通过将数据存储在关系型数据库中，提供高并发的事务处理能力。

OLAP系统则倾向于采用联机分析处理（OLAP）架构，通过将数据存储在多维数据模型中，提供更高效的数据分析和决策支持功能。

在OLTP系统中，数据经常发生更新、插入和删除操作，而在OLAP系统中，数据主要用于查询和分析。

三、数据模型的差异对于OLTP系统而言，常用的数据模型是关系模型，通过实体关系图对数据进行描述。

这种模型适合存储和处理大量的交易数据，实现高效的事务处理。

而在OLAP系统中，常用的数据模型是星型模型和雪花型模型。

这种模型以事实表和维度表为核心，通过维度属性和度量指标的关联，实现高效的多维数据分析。

四、数据处理的差异OLTP系统注重对数据的实时处理和快速响应，要求高并发的读写能力。

为了满足这种需求，OLTP系统采用了细粒度的事务控制和索引优化等技术。

OLTP和OLAP的区别

一、定义的区别
OLTP（on-line transaction processing）翻译为联机事务处理，OLAP（On-Line Analytical Processing）翻译为联机分析处理，从字面上来看OLTP是做事务处理，OLAP是做分析处理。

从对数据库操作来看，OLTP主要是对数据的增删改，OLAP 是对数据的查询。

二、应用上的区别
OLTP主要用来记录某类业务事件的发生，如购买行为，当行为产生后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的一行（或多行）数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。

当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做OLAP了。

因为OLTP所产生的业务数据分散在不同的业务系统中，而OLAP往往需要将不同的业务数据集中到一起进行统一综合的分析，这时候就需要根据业务分析需求做对应的数据清洗后存储在数据仓库中，然后由数据仓库来统一提供OLAP分析。

所以我们常说OLTP是数据库的应用，OLAP是数据仓库的应用
三、两者关系
OLAP和OLTP之间的关系可以认为OLAP是依赖于OLTP的，因为OLAP分析的数据都是由OLTP所产生的，也可以看作OLAP是OLTP的一种延展，一个让OLTP 产生的数据发现价值的过程。

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(七)

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异前言在当今信息时代，数据成为了企业和组织的重要资产之一。

为了更好地管理和利用这些海量的数据，数据仓库设计与建模成为非常重要的技术。

而在数据仓库设计与建模中，OLAP（On-Line Analytical Processing）和OLTP（On-Line Transaction Processing）系统是两种常用的应用模式。

本文将从不同角度来探讨OLAP与OLTP系统的差异，并分析其特点与适用场景。

一、概念简介1. OLAP系统OLAP系统是指在线分析处理系统，在数据仓库中被广泛应用于决策支持和业务分析。

它通过多维数据分析的方式，提供灵活的查询和报表功能，帮助用户更好地了解和分析企业的经营情况和趋势。

2. OLTP系统OLTP系统是指在线事务处理系统，用于支持日常的交易和业务操作。

它注重高并发、高效率的数据处理能力，通过实时的事务处理，记录和管理企业的日常业务数据。

二、差异点辨析1. 数据处理方式OLAP系统主要通过批量处理的方式对数据进行分析，常常需要对大批量的历史数据进行全面的统计，以揭示潜在的商业认识。

相对而言，OLTP系统更注重实时的数据处理，对每一笔交易都进行记录和处理。

2. 数据查询与报表需求OLAP系统提供灵活的查询和报表功能，可以根据不同维度（如时间、地域、产品等）对数据进行透视和分析。

而OLTP系统则更依赖于事务处理，主要用于日常的数据录入、修改和查询。

3. 数据设计方式在数据设计方面，OLAP系统更关注数据的冗余和维度的设计。

它通过多维数据模型（如星型模型和雪花模型）来实现数据的高效查询和分析。

OLTP系统则更注重数据的一致性和可靠性，往往采用规范化的数据模型设计。

4. 用户需求和访问模式OLAP系统的用户主要是决策者和分析师，他们对数据进行复杂的分析和决策支持。

而OLTP系统的用户主要是日常的业务操作人员，他们更关注数据的录入和处理。

数据仓库面试题

数据仓库面试题一、简介数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，被广泛应用于数据分析和决策支持领域。

在数据仓库领域的面试中，涉及到的题目通常围绕数据仓库的架构、设计、模型、ETL流程、性能优化等方面展开。

本文将针对数据仓库面试常见的题目进行一一解答。

二、题目解答1. 请介绍数据仓库的架构。

数据仓库的架构通常包括三层：数据源层、集成层和展示层。

数据源层是指数据仓库的原始数据来源，可以是各种业务系统中的数据库、文件、API等。

集成层负责对数据进行抽取、转换和加载（ETL）的过程，将原始数据转化为适合分析和查询的形式。

展示层是数据仓库最终呈现给用户的部分，一般使用OLAP数据模型，支持多维分析和报表功能。

2. 请介绍数据仓库的设计原则。

数据仓库的设计原则主要包括可理解性、稳定性、高性能和易扩展性。

可理解性要求数据仓库的模型和数据应该能够被用户清晰地理解和操作，遵循一致的命名规范和约定。

稳定性要求数据仓库的结构和数据应该是可靠的，能够保证数据的完整性和准确性。

高性能要求数据仓库在查询和分析时能够快速响应，通常通过索引、分区等技术来实现。

易扩展性要求数据仓库能够方便地扩展和增加新的数据源，以适应业务发展和数据增长的需求。

3. 什么是星型模型和雪花模型？星型模型和雪花模型是常见的数据仓库设计模型。

星型模型以一个中心的事实表（Fact Table）为核心，与多个维度表（Dimension Table）关联。

事实表中包含了事实（例如销售量、金额等）以及用于关联维度表的外键。

维度表包含了与事实表相关的维度（例如时间、产品、地区等），每个维度表都有一个与之关联的主键。

星型模型简单、直观，易于理解和查询。

雪花模型在星型模型的基础上进行了拓展，将维度表进一步规范化，使得维度间可以建立更多层级的关联。

即维度表可以再次分解成更小的维度表。

这样做可以提高数据的一致性和准确性，但同时也增加了模型的复杂性。

4. 请解释OLAP和OLTP的区别。

OLAP与OLTP系统的特点与区别

OLAP与OLTP系统的特点与区别在当今互联网时代，数据处理成为各种企业以及组织中不可或缺的重要部分。

随着数据的不断积累和增长，面临着对数据进行分析和处理的需求日益迫切。

OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）系统是常用的数据处理系统，它们在数据处理的不同阶段起着重要的作用。

本文将重点讨论OLAP和OLTP系统的特点和区别。

OLAP系统是一种用于进行多维分析的数据处理系统。

它主要用于对大规模数据集进行查询和分析，以便从多个维度来研究数据。

OLAP系统适用于环境中需要进行复杂多维度分析的场景，例如市场营销、销售预测、业绩评估等。

OLAP系统具有以下几个特点：1. 多维数据分析：OLAP系统可以通过各种维度对数据进行切片和切块，从而进行多维度的数据分析。

用户可以对数据进行透视、钻取和分组操作，以获取细致的数据视图。

2. 超大规模数据处理：OLAP系统能够处理海量的数据，支持从亿级到万亿级的数据规模。

这使得它成为对大数据进行高效处理和分析的理想选择。

3. 快速查询和响应：OLAP系统具有高速查询和响应能力。

它使用了预计算和预聚合技术，将数据预先计算并存储到多维数据库中，从而加快了查询速度和响应时间。

相比之下，OLTP系统主要用于处理和管理日常事务性操作数据，如订单处理、库存管理等。

它具有以下特点：1. 精确和实时的数据处理：OLTP系统对数据的准确性和实时性要求较高，因此它通常处理实时产生的数据。

它需要快速地执行大量的事务，并确保数据的一致性和可靠性。

2. 事务处理：OLTP系统采用了并发控制和锁机制，以确保多个事务的一致性和隔离性。

它支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性特性。

3. 高并发处理能力：OLTP系统通常需要处理大量同时发生的事务。

它使用精细的并发控制和事务管理技术，以支持多用户同时对数据库进行访问和操作。

OLAP和OLTP系统之间的区别主要体现在以下几个方面：1. 数据库设计架构：OLAP系统使用多维数据结构，通常采用星型或雪花型的数据模型，而OLTP系统通常使用关系数据库模型。

大数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库

⼤数据导论（4）——OLTP与OLAP、数据库与数据仓库公司内部的数据⾃下⽽上流动，同时完成数据到信息、知识、洞察的转化过程。

⽽企业内部数据，从⽇常OLTP流程中产⽣，实时存储进不同的数据库中。

同时定期被提取、经格式转化、清洗和加载（ETL），以统⼀的格式存储进数据仓库，以供决策者进⾏OLAP处理，并将处理结果可视化。

OLTP & OLAP企业的数据处理可以分成两⼤类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。

OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）——数据库的增删查改。

是⾯向“事务”类型的操作。

有⼏个显著的特点：要求速度快/操作涉及的数据量不⼤/要求精准操作。

事物型数据⼤多都具有⾼度规范化。

因此OLTP系统是结构化数据的主要数据源。

OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）——⽀持复杂的分析、查询操作，侧重决策⽀持，并且提供直观易懂的查询结果。

解决了涉及多维度数据的问题（传统数据库⽆法满⾜OLAP所需要的数据信息）。

数据库 & 数据仓库数据库的主要应⽤场景为联机事务处理（OLTP），数据仓库的主要应⽤场景为联机分析处理（OLAP）。

数据库（Database）——⽤于存储电⼦⽂件，⽤户可以对⽂件中的数据运⾏新增、截取、更新、删除等操作。

为对数据库进⾏管理，开发设计出数据库管理系统（Database Management System）。

数据仓库（DataWarehouse）——⽤于存储数据的中央、企业级系统，存储的数据多为历史数据。

特点：数据仓库中的数据围绕企业主题（Subject-Oriented ）、经过集成（Integrated）、定期更新（Time-Variant）、具有⾮易失性（Non-Volatile，不可修改，多以只读格式返回给⽤户）；结构：暂存层、集成层、访问层与OLAP的关系：数据仓库为OLAP解决了数据来源问题，并与OLAP互相促进发展，进⼀步驱动了商务智能的成熟。

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(三)

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异引言数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储和管理大量数据的系统，旨在支持决策和分析。

数据仓库设计与建模是其中重要的环节，能够帮助我们理解和优化业务流程。

本文将探讨OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）系统在数据仓库设计与建模中的差异。

一、OLTP系统概述OLTP系统通常用于处理企业日常运营的交易数据，例如销售订单、库存管理和客户管理等。

其主要目标是实现高效的数据交互和事务处理，以确保业务的顺利运行。

OLTP系统的特点如下：1. 数据规模小：OLTP系统在处理的同时，通常只关注少量记录和字段。

它主要关注当前的事务和操作。

2. 数据更新频繁：在OLTP系统中，数据经常被修改、插入或删除。

例如，当客户下订单或更新个人信息时，系统需要立即反应并对数据进行相应的更改。

3. 数据一致性要求高：OLTP系统对数据的一致性要求非常高。

它需要确保数据在整个事务过程中保持一致性，以避免数据冲突和错误。

二、OLAP系统概述OLAP系统用于支持决策分析和数据挖掘。

它从数据仓库中提取大量数据，并对其进行复杂的分析和计算。

OLAP系统的关键特点如下：1. 数据规模大：OLAP系统对数据的规模没有太多限制，可以从多个数据源中提取大量数据。

它主要关注长期的业务趋势和模式。

2. 数据更新频率低：OLAP系统的数据更新频率通常较低。

它关注历史数据和趋势，因此在数据更新方面没有OLTP系统那么严格的要求。

3. 复杂的数据分析和计算：OLAP系统需要对大量数据进行复杂的分析和计算，例如数据切片、钻取、聚合和数据透视等。

这些操作需要耗费大量的计算资源和时间。

三、数据结构差异由于OLTP和OLAP系统在数据处理和目标上的差异，它们在数据结构上也存在一些差异。

下面是一些常见的差异：1. 数据粒度：OLTP系统通常以行级数据存储，而OLAP系统通常以列级数据存储。

这是因为OLAP系统需要大量的数据聚合和计算，而以列级数据存储可以提供更高的性能和效率。

OLTP、OLAP介绍

OLTP、OLAP介绍⼀、什么是OLTP OLTP，即联机事务处理（Online Transaction Processing），表⽰事务性⾮常⾼的系统，⼀般都是⾼可⽤的在线系统，以⼩的事务以及⼩的查询为主，评估其系统的时候，⼀般看其每秒执⾏的Transaction以及Execute SQL的数量。

在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过⼏百个，或者是⼏千个，Select 语句的执⾏量每秒⼏千甚⾄⼏万个。

OLTP主要⽤来记录某类业务事件的发⽣，如购买⾏为，当⾏为产⽣后，系统会记录是谁在何时何地做了何事，这样的⼀⾏（或多⾏）数据会以增删改的⽅式在数据库中进⾏数据的更新处理操作，要求实时性⾼、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。

OLTP系统最容易出现瓶颈的地⽅就是CPU与磁盘⼦系统。

CPU出现瓶颈常表现在逻辑读总量与计算性函数或者是过程上，逻辑读总量等于单个语句的逻辑读乘以执⾏次数，如果单个语句执⾏速度虽然很快，但是执⾏次数⾮常多，那么，也可能会导致很⼤的逻辑读总量。

设计的⽅法与优化的⽅法就是减少单个语句的逻辑读，或者是减少它们的执⾏次数。

另外，⼀些计算型的函数，如⾃定义函数、decode等的频繁使⽤，也会消耗⼤量的CPU时间，造成系统的负载升⾼，正确的设计⽅法或者是优化⽅法，需要尽量避免计算过程，如保存计算结果到统计表就是⼀个好的⽅法。

磁盘⼦系统在OLTP环境中，它的承载能⼒⼀般取决于它的IOPS处理能⼒。

因为在OLTP环境中，磁盘物理读⼀般都是db file sequential read，也就是单块读，但是这个读的次数⾮常频繁。

如果频繁到磁盘⼦系统都不能承载其IOPS的时候，就会出现⼤的性能问题。

OLTP⽐较常⽤的设计与优化⽅式为Cache技术与B-tree索引技术。

Cache决定了很多语句不需要从磁盘⼦系统获得数据，所以，Web cache与Oracle data buffer对OLTP系统是很重要的。

OLTP与OLAP的区别是什么？

OLTP与OLAP的区别是什么？什么是 OLAP？在线分析处理，⼀类为商业决策提供数据分析的软件⼯具。

OLAP 系统允许⽤户同时从多个数据库系统分析数据库信息。

主要⽬标是数据分析，⽽不是数据处理。

什么是 OLTP？联机事务处理即为 OLTP，它⽀持三层架构中的⾯向事务的应⽤程序。

OLTP 管理组织的⽇常事务。

主要⽬标是数据处理，⽽不是数据分析OLAP实例任何数据仓库系统都是⼀个 OLAP 系统*⼀家公司可能会将他们9⽉份的⼿机销售量与10⽉份的销售量进⾏⽐较，然后将这些结果与另⼀个位置进⾏⽐较，这个位置可能存储在⼀个独⽴的数据库中*亚马逊通过分析顾客的购买⾏为，得出⼀个个性化的主页，上⾯有顾客可能感兴趣的产品OLTP 系统实例OLTP 系统的⼀个例⼦是 ATM 转账。

假设⼀对夫妇在银⾏有⼀个联名账户。

有⼀天两个⼈同时在同⼀时间在不同ATM 机取款，并且想要提取他们银⾏账户中的全部存款。

然⽽，⾸先完成⾝份验证过程的⼈将能够获得资⾦。

在这种情况下，OLTP 系统将确保提取的⾦额永远不会超过⽬前在银⾏的⾦额。

这⾥需要注意的关键是，OLTP 系统是针对事务优势⽽不是数据分析进⾏优化的。

联机事务处理系统的其他例⼦有:*⽹上银⾏*⽹上订机票*发送短信*输⼊订单*添加⼀本书到购物车关键区别：* 联机分析处理(Online Analytical Processing，OLAP)是⼀类分析数据库中存储的数据的软件⼯具，⽽联机事务处理(Online transaction Processing，OLTP)⽀持三层体系结构中⾯向事务的应⽤程序* OLAP 为所有类型的业务分析需求创建了⼀个单⼀的平台，这些需求包括计划、预算、预测和分析，⽽ OLTP 对于管理组织的⽇常事务⾮常有⽤* 联机分析拥有属性处理⼤量的数据，⽽联机分析拥有属性处理处理⼤量的短期在线交易* 在 OLAP 中，数据仓库是唯⼀地创建的，因此它可以集成不同的数据源来构建统⼀数据库，⽽ OLTP 使⽤传统的 DBMS使⽤ OLAP 优点*OLAP 为所有类型的业务分析需求(包括计划、预算、预测和分析)创建了⼀个单⼀的平台*轻松地对⽤户和对象应⽤安全限制，以遵守法规并保护敏感数据使⽤ OLTP 优点*它管理⼀个组织的⽇常事务*OLTP 通过简化单个流程扩⼤了组织的客户基础使⽤ OLAP 缺点*实现和维护依赖于 IT 专业⼈员，因为传统的 OLAP ⼯具需要复杂的建模过程*OLAP ⼯具需要各部门⼈员之间的合作才能有效，⽽这可能永远是不可能的使⽤ OLTP 缺点*如果 OLTP 系统⾯临硬件故障，那么在线事务将受到严重影响*OLTP 系统允许多个⽤户同时访问和更改相同的数据，这多次造成了前所未有的情况联机事务处理和联机分析处理的区别联机事务处理协议与联机分析处理协议操作对⽐项OLTP OLAP进程它是⼀个在线事务系统，负责管理数据库的修改OLAP 是⼀个在线分析和数据检索过程特性⾼并发，数据量⼩批量功能OLTP 是⼀个在线数据库修改系统OLAP 是⼀个在线数据库查询管理系统使⽤OLTP 使⽤传统数据库管理系统OLAP 使⽤数据仓库查询从数据库中插⼊、更新和删除信息主要是查询操作表对 OLTP 数据库中的表范式化的OLAP 中的表不是范式化的数据源OLTP 及其事务是数据源不同的 OLTP 数据库成为 OLAP 的数据源完整性约束OLTP 数据库必须维护数据完整性约束OLAP 数据库不会经常被修改，因此数据完整性不是问题反应时间它的响应时间是毫秒响应时间(以秒⾄分钟为单位)操作允许读/写操作只读，很少写⽬标⼈群这是⼀个以市场为导向的过程这是⼀个以客户为导向的过程查询类型这个过程中的查询是标准化和简单的涉及聚合的复杂查询备份结合增量备份完成数据备份只需要不时地进⾏备份。

关于OLTP和OLAP干货知识分享

关于OLTP和OLAP干货知识分享OLTP 和 OLAP 这两个概念在十来年前、十几年前BI这个词还不是那么普及的时候，还经常放在一起做比较，现在已经很少再单独拿出来做对比了，但也总还是有人会问到，我在这里大概讲下两个概念的差别和联系。

什么是OLTPOLTP 英文全称是 Online Transaction Processing System，在线事务处理系统。

OLAP 英文全称是Online Analytical Processing System，在线分析处理系统。

从名词上看差异就是一个是事务处理，一个是分析处理。

这个名词从英文翻译过来还是有些生硬，换种简单的方式来理解OLTP 就可以理解为日常的业务系统，比如像 ERP、OA、CRM 等等，这些业务系统主要是管理企业的基本业务流程，对数据的处理方式主要是以增、删、改为主。

也有查询，但查询的SQL的结构相对比较简单。

什么是OLAPOLAP就可以理解为分析型系统，比如在BI应用中，支撑到前端可视化分析的数据仓库。

BI 底层使用到的数据库通常我们会称为数据仓库，数据仓库的主要目的一个是打通各个业务系统即OLTP的数据库，整合之后提供给前端BI可视化分析工具或者报表工具来使用。

如果只是把BI定义为数据可视化或者可视化的工具，就有些过于狭义了。

实际上BI不仅仅只包含数据可视化，更应该包含数据仓库，数据仓库是整个BI的核心部分，所以谈到OLAP的时候就一定会谈到BI。

OLTP与OLAP的关系第一，在底层数据处理层面，OLTP 以SQL增删改处理为主，OLAP以SQL查询操作为主。

数据来源层面，OLTP 的数据来源就是它们前端的应用，就是B/S架构或者C/S架构的 B Browser 浏览器或者 C Client，就理解为用户在各种系统上录入数据就可以了。

第二，OLAP的数据来源就是不同的 OLTP数据库，所以OLAP本身是不产生数据的，通过ETL从OLTP抽取数据到OLAP数据库即数据仓库中做整合清洗达到可分析的数据标准。

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(四)

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异在当今数字化时代，数据成为了企业决策和运营的重要依据。

为了更好地利用数据资源，数据仓库设计与建模成为了企业的关注焦点。

而在数据仓库的实施中，OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）系统是两个重要的概念。

本文将从不同的角度探讨OLAP和OLTP之间的差异。

一、功能定位OLAP和OLTP系统虽然都是用于处理数据的系统，但是它们的功能定位却有很大不同。

OLAP系统主要用于分析和查询数据，能够对大量的数据进行复杂的计算和多维度的分析。

它提供了强大的数据挖掘和数据切片的能力，帮助企业更好地理解业务。

OLAP系统的目标是提供决策支持，通过数据的可视化和交互性，帮助管理人员和分析师发现规律和趋势。

相比之下，OLTP系统则是用于处理日常业务操作的系统。

它专注于数据的输入、修改和处理，以支持企业的实时业务流程。

OLTP系统的目标是快速和准确地处理大量的事务，保证系统的高性能和高可用性。

它主要应用于企业的交易处理、订单处理和库存管理等场景。

二、数据结构在数据仓库的设计与建模中，数据结构的设计也是OLAP和OLTP的一个重要差异。

OLAP系统中的数据结构通常采用星型或雪花型的维度模型。

维度模型包含事实表和维度表，通过事实表和维度表的关联，可以进行多维度的数据分析。

维度模型中的维度表示业务的属性或者分类，事实表则表示业务的度量或者指标。

这种数据结构的设计使得OLAP系统可以支持复杂的数据切片和汇总计算。

相反，OLTP系统中的数据结构通常采用关系型模型。

关系型模型通过表之间的关系来组织和管理数据。

它更加适合处理具有明确定义的实体和关系的操作，可以保证数据的一致性和完整性。

这种数据结构的设计使得OLTP系统可以支持日常业务的快速查询和更新。

三、数据访问方式数据访问方式是OLAP和OLTP的另一个显著差异。

在OLAP系统中，通常采用批量查询的方式访问数据。

用户可以通过多维度的分析和自定义的查询来获取所需数据。

数据库oltp与olap 通俗理解

数据库oltp与olap 通俗理解
通俗理解来讲，OLAP是个有分析师的仓库，OLTP则是个进出货很快的仓库。

OLAP与OLTP数据库由于关注的业务不同，所以软件在工作方式和优化方法会有一些不同。

OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL 执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。

OLTP业务主要业务场景是交易记录的准确性，因此需要写入具有唯一性，所以传统针对OLTP数据库的优化方法将负责写入的“一夫”节点性能大幅提升，如使用更快的CPU，增加更多的内存，使用将内存当做磁盘用的傲腾存储，使用IB网络（InfiniBand network）等。

但个体设备的配置提升，会遇到天花板。

于是近年来有人提出将数据库进行分库分表，增加写入节点的数量而提升写入能力。

通过将数据复制到多个只读节点，提升数据读的能力。

比如对于一个记录用户名数据库，按姓名拼音的第一个字母拆成26个数据库，这样就可以将原来只能由一个库来写，变成分别由26个库来写入，从而提升写入能力。

但每个分开的库还是只能有一个写入，还是有种“一夫当关，万夫莫开”的意思。

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异数据仓库是现代企业的重要组成部分，用于存储和处理大量的数据，以支持企业的决策和分析。

而在数据仓库的设计与建模中，OLAP （联机分析处理）与OLTP（联机事务处理）系统之间存在着一些差异。

本文将对这两个系统在数据仓库设计与建模中的差异进行讨论。

一、概念及应用场景的差异OLAP系统是指专门用于数据分析和决策支持的系统。

它通常面向大规模的历史数据，以多维方式组织数据，并提供灵活、交互式的查询和分析功能。

OLAP系统的目标是为用户提供对数据的透明和分析聚合的能力，以便从各个角度深入了解数据和业务。

而OLTP系统则是用于处理企业的日常操作和事务处理。

它主要用于支持在线交易和业务处理，如订单管理、库存管理等。

OLTP系统的特点是高并发的读写操作和实时的数据处理，对数据的准确性和实时性要求较高。

二、数据结构的差异在数据仓库设计与建模中，OLAP系统与OLTP系统的数据结构也存在差异。

OLAP系统采用星型或雪花型维度模型来组织数据，以便决策支持和查询分析。

它强调对多维数据进行聚合和切片，以获取洞察力。

相比之下，OLTP系统则采用实体关系模型来组织数据，以支持日常的事务处理和数据操作。

它强调对事务数据的准确性和一致性进行维护，以满足操作性能和数据完整性的要求。

三、数据存储和查询的差异在数据仓库设计与建模中，数据的存储和查询方式也存在差异。

OLAP系统通常采用多维数组方式将数据存储在数据仓库中，以支持复杂的多维分析查询。

它通过预计算和聚合操作来优化查询性能，以提供快速的查询响应。

而OLTP系统则采用传统的行存储方式将数据存储在关系数据库中。

它通过维护索引和事务日志来保证数据的一致性和可恢复性，以支持高并发的实时查询和数据更新操作。

四、数据更新和维护的差异数据仓库的设计与建模中，数据的更新和维护方式也存在差异。

OLAP系统的数据更新通常是批量方式，即将大量的历史数据加载到数据仓库中，以支持历史数据的分析和决策。

OLTP与OLAP

OLTP与OLAP1.OLTP与OLAP的基本概念与主要区别1.1 OLTP是什么OLTP的全称是On-line Transaction Processing，中⽂名称是联机事务处理。

其特点是会有⾼并发且数据量级不⼤的查询，是主要⽤于管理事务（transaction-oriented)的系统。

此类系统专注于short on-line-tansactions 如INSERT, UPDATE, DELETE操作。

通常存在此类系统中的数据都是以实体对象模型来存储数据，并满⾜3NF(数据库第三范式)。

1.2 OLAP是什么OLAP的全称是 On-line Analytical Processing,中⽂名称是联机分析处理。

其特点是查询频率较OLTP系统更低，但通常会涉及到⾮常复杂的聚合计算。

OLAP系统以维度模型来存储历史数据，其主要存储描述性的数据并且在结构上都是同质的。

1.3 OLAP与OLTP的主要联系和区别既然OLTP中存放了⼤量的细节数据，为什么不直接在OLTP上进⾏分析处理呢？由于OLTP主要是为了操作数据⽽设计（操作系统），⽤于处理已知的任务和负载：常见的优化在于主码索引和散列，检索特定的记录。

去优化某⼀些特定的查询语句。

⽽OLAP则是为了分析数据⽽设计（数据仓库)，其查询的⽅式往往是复杂且未知的，通常会涉及⼤量数据在汇总后的计算，这种需要基于多维视图的数据操作在OLTP上执⾏的时候性能将是⾮常差的，并且是也是极其危险的。

但是OLAP系统数据来源与各种OLTP数据库。

因为OLTP系统存储的数据往往是异质的，所以OLAP系统需要把各种来源于OLTP的异质数据通过转换（ETL）做到同质并且合并。

如下是OLTP与OLAP的区别：OLTP和OLAP的主要区别总结2.1 OLAP分类:ROLAP,MOLAP,HOLAP 根据存储数据⽅式不同划分（1）ROLAP RelationalOLAP关系OLAP—数据存储在RDMS中这是⼀种通过在RDMS后端服务和客户前端之间建⽴中间层的OLAP实现⽅式。

OLAP和OLTP的区别是什么

OLAP和OLTP的区别是什么
数据库分类
OLAP（On-Line Analytical Processing）联机分析处理，也称为⾯向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到计算中⼼进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对⽤户操作快速响应的⽅式之⼀。

应⽤在数据仓库，使⽤对象是决策者。

OLAP系统强调的是数据分析，响应速度要求没那么⾼。

专门⽤于从⼤量数据中发现决策的辅助数据库
OLTP（On-Line Transaction Processing）联机事务处理，代指⼀类专门⽤于⽇常事务的数据库，如银⾏交易⽤的增删改查数据库。

它使分析⼈员能够迅速、⼀致、交互地从各个⽅⾯观察信息，以达到深⼊理解数据的⽬的。

它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多维信息的快速分析的特征。

主要应⽤是传统关系型数据库。

OLTP系统强调的是内存效率，实时性⽐较⾼。

olap和oltp的区别：
1、OLAP⽤在数据仓库，使⽤对象是决策者，OLAP系统强调的是数据分析，响应速度要求没那么⾼；
2、OLTP主要应⽤是传统关系型数据库，OLTP系统强调的是内存效率，实时性⽐较⾼。

架构⽅向的⽐较
业务的⽐较。

OLTP和OLAP

联机分析处理(OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）主要是执行基本的、日常的事务处理，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。

OLTP的特点一般有：1.实时性要求高；2.数据量不是很大；3.交易一般是确定的，所以OLTP是对确定性的数据进行存取(比如存取款都有一个特定的金额)；4.并发性要求高并且严格的要求事务的完整、安全性(比如这种情况：有可能你和你的家人同时在不同的银行取同一个帐号的款)。

联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

典型的应用就是复杂的动态报表系统。

OLAP的特点一般有：1.实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据；2.数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大；3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随时提出查询的要求。

于是在OLAP中通过一个重要概念“维”来搭建一个动态查询的平台（或技术），供用户自己去决定需要知道什么信息。

两者的区别在于：OLTP OLAP用户操作人员、低级管理人员决策人员、高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB设计面向应用面向主题数据当前的, 最新细节的, 历史的, 聚集的二维的分立的多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小 100MB-GB 100GB-TB节选一段《数据挖掘》第2章“数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术”中的描述：2.1.1 操作数据库系统与数据仓库的区别由于大多数人都熟悉商用关系数据库系统，将数据仓库与之比较，就容易理解什么是数据仓库。

OLTP与OLAP系统在混合工作负载中的性能优化

OLTP与OLAP系统在混合工作负载中的性能优化在当今互联网时代，有大量的数据需要处理和分析。

为了满足这一需求，企业采用了传统的在线事务处理（OLTP）系统和在线分析处理（OLAP）系统。

然而，在混合工作负载环境下，这两种系统的性能可能会受到限制。

因此，在这篇文章中，我们将讨论如何优化OLTP与OLAP系统在混合工作负载中的性能。

首先，让我们简要了解OLTP和OLAP系统的基本概念。

OLTP系统用于处理大量的事务数据，例如订单处理、账户管理等。

它的目标是提供高效、快速的数据处理，对于并发的读写操作非常重要。

而OLAP系统则用于分析大量的数据，支持复杂的分析查询，例如生成报告、数据挖掘等。

它的目标是提供高性能的数据读取和分析能力。

在混合工作负载环境下，OLTP和OLAP系统可能同时运行在同一台服务器上。

这就导致了资源冲突和性能问题。

为了解决这些问题，我们需要采取一系列的优化措施，以提高系统的性能和性能稳定性。

首先，合理配置硬件资源是优化混合工作负载系统的关键。

在选择服务器时，应该考虑到系统的处理能力、内存容量和存储空间等因素。

同时，应该针对具体的工作负载需求来选择合适的硬件规格，以充分发挥系统的性能。

其次，通过合理的数据库设计和数据模型设计，可以提高系统的性能。

在OLTP系统中，我们应该遵循范式化的设计原则，以确保数据的完整性和一致性。

而在OLAP系统中，则可以采用维度建模等技术，以优化复杂的分析查询和报表生成。

第三，有效的查询优化是提高OLTP与OLAP系统性能的重要步骤。

对于OLTP系统，我们可以通过创建合适的索引、优化查询语句来提高性能。

对于OLAP系统，我们可以采用分区表、多维索引等技术来加速复杂的查询操作。

此外，使用合理的数据压缩算法，可以减少存储空间的占用，并提高数据读取的速度。

此外，缓存技术的应用也是优化混合工作负载系统性能的有效手段。

通过合理地使用缓存，可以提高数据的读取速度，减少对数据库的访问次数。